Automatisierung und Demokratisierung von AI und Machine Learning in der Praxis

Personal Computer revolutionierten die Industrie und versorgten die Menschen mit Werkzeugen, die die eigene Kreativität und Produktivität steigern. Das Internet kam heraus und verband uns alle miteinander. Smart-Geräte wie Handys und Tablets haben uns diese Kraft in die Hand gegeben. Jetzt kommt die nächste Revolution: KI und Machine Learning werden unsere Zukunft neu formen und jeder soll an ihrer Gestaltung mitwirken.

Bei Begriffen wie Prescriptive Analytics, KI und Machine Learning denken die meisten sofort an hochkomplexe Rechenprozesse und magische Algorithmen, für die man ein tiefes Fachwissen braucht, um damit richtig umgehen zu können. Für die Identifizierung und Umsetzung erfolgversprechender Use Cases braucht es keine „Rocket Scientists“. Viele Funktionen und Rollen im Unternehmen können bereits heute aktiv zu innovativen KI-Projekten beitragen, indem sie überlegen: Was sind unsere zentralen Herausforderungen, bei denen eine Automatisierung Vorteile bringen kann? Welche Daten haben oder benötigen wir eigentlich, um ML- Modelle “intelligent” trainieren zu können?

Dadurch können viel mehr Mitarbeiter mit praktischer Erfahrung wichtige unternehmerische Entscheidungen beeinflussen und die Zukunft mitgestalten.

WIE SIE IHRE BI-APPLIKATIONEN UM AI UND MACHINE LEARNING-FÄHIGKEITEN ANREICHERN

Business Intelligence Lösungen um AI-/Machine Learning Fähigkeiten anzureichern muss nicht kompliziert sein.

Mittels Automatisierung kann die Produktivität von Data Scientisten sowie die Akzeptanz in Fachbereichen deutlich gesteigert werden – nicht zuletzt aufgrund der nahtlosen Integration von BI-Software (wie Qlik) und der DataRobot AI Plattform.

Im Zeitalter der grossen Datenmengen ist es mehr als nur traditionelle Business Intelligence-Techniken und -Werkzeuge erforderlich, um alle verfügbaren Informationen sinnvoll zu nutzen und optimale Geschäftsentscheidungen zu treffen. Analysten, die neue Technologien des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen können, können verwertbare Erkenntnisse aufdecken, die reale Geschäftsprobleme lösen. Viele haben jedoch nicht die Zeit oder den Wunsch, umfangreiche neue datenwissenschaftliche Fähigkeiten zu entwickeln, oder wissen einfach nicht, wo sie anfangen sollen.

Die Analytik-Branchenexpertin und Gründerin von Impact Analytix, LLC Jen Underwood hat eine Lösung: die automatisierte maschinelle Lernplattform DataRobot. In ihrem Whitepaper "Moving from Business Intelligence to Machine Learning with Automation" berichtet sie:

• Vorteile, Grundlagen und Best Practices des maschinellen Lernens
• Wie automatisiertes maschinelles Lernen das menschliche Element der Fachkompetenz ergänzt und nicht in den Hintergrund drängt
• Wie man Data Science-Fähigkeiten mit Quick-Win Projekten gewinnt, die einen greifbaren ROI liefern
• Wie Unternehmensleiter und Analysten die DataRobot-Plattform nutzen, um schnell und ohne vorherige Programmierkenntnisse qualitativ hochwertige Machine Learning-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen